智能交通系统中的车辆识别和监控是通过一系列先进的技术手段来实现的。首先，车辆识别通常采用的是计算机视觉技术，通过摄像头对路面上的车辆进行拍摄，并利用图像处理算法对车辆进行识别和分析。这些算法可以识别车辆的类型、颜色、车牌号码等信息，从而实现对车辆的准确识别。而车辆监控则是通过将识别出的车辆信息与数据库中的车辆信息进行比对，以实现对车辆的实时监控和追踪。此外，智能交通系统中还会采用雷达、红外线等传感器设备来对车辆进行实时监测，从而实现对车辆的全方位监控。
在实际应用中，智能交通系统的车辆识别和监控还面临一些挑战和问题。例如，复杂的天气条件和光照条件会影响图像的质量，从而影响车辆识别的准确性；车辆的遮挡、变道、超车等行为也会增加车辆监控的难度；此外，对隐私和数据安全的保护也是智能交通系统中的一大难题。
针对这些问题，可以采取一些应对措施。例如，可以通过引入更先进的图像处理算法和传感器设备来提高车辆识别和监控的准确性和稳定性；可以建立健全的数据安全保护机制，对采集到的车辆信息进行加密处理，以保护用户的隐私和个人数据安全；同时，也可以加强对智能交通系统的管理和监督，确保其合法合规运行，保障公众利益。
总之，智能交通系统中的车辆识别和监控是通过计算机视觉技术、传感器设备等手段来实现的，面临诸多挑战和问题，但可以通过引入先进技术和加强管理监督来加以解决。